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拟合中的 Dependency 和 Overparameterized

（这个之前写于研学论坛，问题颇具有普遍性，故转载在这里，偷个懒）

Origin 的 Fitter 对话框中有个 Dependency 选项（见下图），很多朋友不知道什么意义，也没有留意，其实这个值表明了拟合的模型是否过参数化了（overparameterized）。


先看一个例子：

y = a+b*x (1)

这是最简单的线性模型。但如果把上面的模型定义为：

y = a+b+c*x (2)

会怎么样呢？公式 (2) 就属于过参数化的模型。(2) 中的 a 和 b 其实可以合成一个参数，而拟合这样类似的模型的时候，a、b 可以取任意值，也就是说，如果 a 变了，b 也跟着变，那我们就无法找到一个固定的 a、b 值。这样，就是过参数化了。

Depedency of Parameters 就是衡量 overparameterization 的程度。其取值范围是 [0, 1]，越接近 1，则越表明该参数有可能过参数化了。这个时候，用户就要考虑拟合的模型是否正确了，是否可以简化模型，除去一些参数。

大多数情况下，过参数化的模型都应该认真审视，但并不是所有的过参数化的模型都是坏的模型。比如说，绝大多数的指数方程都是这样的模型 （参见 Exponential 下的所有的 Functions）。例如，Origin 的 ExpDecay1 方程：

y = y0 + A1*exp(-(x-x0)/t1) (3)

这里，A1 、x0 和 t1 就是属于过参数化的参数（数学上我们总能把 t1 拿出来，与 A1 合并）。用户可以拿 \Samples\Data\Expdecay.dat 这个数据来拟合一下，可以看到这些参数的 Dependency 值都很高。但这些值是有物理意义的，尽管 overparameterization 了，但我们却不能删除某个参数。这个时候，一种办法是用户固定下某个值（看到 Vary 那个 check box 了吗？），来减少 Dependency 的程度。

拟合是一个复杂的过程，涉及的问题很多。得到拟合参数的数值只是拟合过程中的一小部分。用户应该对自己研究的模型有充分的了解，才能在实际应用中知道应该怎么处理。 一句话，多看 paper 才是王道。



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